没有人会关心你认不认错，别把自己想的在别人眼中多么重要。反正都错到这个地步了，认不认错都无所谓，再屡教不改被封号也与我无关

你自己问心无愧就行，问心有愧的话就改，这有什么大不了的

我也用AI，deepseek和豆包和在线版的Google AI，DS和Google那个可以快速搜索检索定位各类消息/资讯/论文来源网页，豆包适合定向搜索当地的地标和各地区租金等社会人文地理信息，如果是生成简单代码+详细注释我认为Google AI更好用。另外AI也能用于文段翻译。至于写帖子我更喜欢想到哪写到哪，我享受这个过程，AI代劳就是过于无聊了。

强烈支持kc对AIGC的管理办法

说一点题外话，有关现在市场上的各类AI产品

Gemini网页版自带联网Tool，在问问题的时候会自动联网搜索。根据观测Gemini的世界知识比较丰富，不清楚是因为会搜索还是本身容量大。本人倾向于前者，因为Gemini的幻觉率还是挺高的。Gemini还有一个很大的优势是上下文非常长，很适合读各种Datasheet（如果我懒得读），但由于幻觉的存在还是需要手动确认的。

DeepSeek R1好久没更新了，各方面Coding/Agentic等能力和SOTA模型比有差距，但是应该是汉语言文学方面做的最好的模型，可以说语文非常好。

Claude目前是Coding/Agentic能力训练地最好的模型，用过Cursor/Copilot/Claude Code这类工具写代码的uu应该深有体会。Agentic能力体现在主动判断并调用工具解决问题，Claude系列是我见过的最早能疯狂调Tool自动Debug的模型。

不同于Claude通过冷启动RL获得Agentic能力（个人猜测），Kimi K2仅靠SFT就获得了比较好的Agentic能力，而且作为非推理模型响应很快，Coding体验是很不错的（相信用过的人，都体验过等思维链的难受，经历过思维链经常发生的爆Context问题，尤其是在Codebase大、Tool多的环境下）。

Qwen系列出了很多小钢炮模型，速度快性能强，在几B参数这一挡打遍天下。Qwen也推出了很多代码特化的小模型。前段时间有传闻Qwen在Benchmark上的表现和实际能力不符，本人用的不多，不做评价。

OpenAI前段时间开源的gpt-oss系列模型（尤其是20B）做了很多量化，仅需16G内存就可部署，可以说是个人玩家本地部署的首选了。5090D实测甚至能跑到200Token/s，不要太爽。

我个人目前使用AI写代码，主要还是一些Tool/Script类的代码，像可视化一个trajectory这种，AI做的很好。但是要一直维护对完整项目的理解，现在的AI还是比较困难（据说Claude Code可以但我没用过），在复杂工程中还是无法替代人类的。

2015年之后出生的人从第一次使用互联网寻求答案开始，就沉浸在AI环境中，他们不会觉得把AI成果直接伪装成真人的作品有什么不妥，可能最近几年还会有各种“前辈”给他们碎碎念，让他们知道收敛一点，再过几年恐怕他们的做法就是主流。

在这种背景下，真人交流反而稀缺和珍贵，这是我打算在KC上狠锤AI骗子的另一个原因。我们鼓励用好AI，但就解决科技问题这一方面，只能凌驾在AI之上，而不容忍真人作为画皮的AI占领KC。

貌似本坛第一位因滥用AI导致账号封禁的幸运儿出现了，强烈建议将限制AI类内容补充进基本规则—网友行为和网站管理规则 - 科创网

增量规则——将封禁ID的情况 - 科创网

这些制度已经发布很久很久了，只是过去形势不严峻，执行不严。

道理很简单，用AI没问题，但不准甩锅AI，谁发言谁负责。AI出了错，由作者负责。AI瞎编，等于作者故意造假。

关于被封号者，我翻看了日志，这人纯属毫无底线，可能属于“无耻型人格”——在多次警告以及本文发表后，不但不收手、不悔改，反而加强伪装、变本加厉，完全是挑衅。对这种情形切莫有圣母情节，不能别人在头上拉屎，还谈什么讲文明，直接掐死（封号）是最佳办法。

有幸看到他发表帖子，其中AI生成的逆天程度不亚于“水洗煤”，一眼过去，让人连分析纠正的欲望都没有，甚至不难怀疑存在如下场景：其他爱好者在冒着“辣眼睛”和“智商降维”的风险，将逆天内容一 一分析并予以纠正，楼主转头就把回复内容粘到AI让其进行“代思考”、“代回复”凭空浪费其他“非人机”爱好者的时间

完善制度后，可以“有法可依”的使用更简单有效的办法避免恶意的信息污染

同意禁止AI答题。

科创这种相对小众的平台上Ai污染这个问题还不算特别严重，某些大众化的开放性平台上这种问题才叫人犯怵。

比如说知乎的文史领域，伪史壬以前还需要自己费尽心思编瞎话，这对于他们那匮乏的知识储备来说其实是个挺艰巨的任务。

现在不一样了，素材扔给Ai，它一分钟就能给你编出好几个乍一看像模像样的瞎话段子来。

这种近乎工业化排污的造谣效率，任何科普人士都来不及辟谣。

看到一堆恬不知耻直接排放的Ai谣言，一种近乎绝望的无力感情不自禁就涌上心头了。

1.KC论坛（以及所有类似论坛，贴吧等爱好者社区）即使存在AI污染，也不会影响到学术界。而要真正落实这方面管理，我想论坛也是很难真正投入人力识别什么是AI污染——如果论坛造了一个AI可以识别什么是恶意污染，那我想这是这里最伟大的发明。不过目前来看，由于AI的输出语言有明显的特征，也许直接通过检测这些特质也可以做一个初步过滤。

2.学术界的恶意污染在Ai时代以前就非常严重了，瞎编乱造屡见不鲜。这个事情不应该由科技爱好圈子来付出精力解决，真正有责任解决这个事情的有关部门不作为？？

3.我还是那句话，虽然论坛的一些创始人都是理想主义者，但是我还是想说，低龄人做科技爱好大部分动机就是装逼，这是一个事实。尤其是在我们这里这个大环境下，真正与生俱来对燃烧，对放电，对高能的东西感兴趣的人那是少之又少——那样的人会首先优先以做实验开展爱好，而不是长篇大论叙述理论，模仿科研。人的认知是循序渐进的，论坛的一些创始人试图以一个非常理想的角度期待所谓的小学生科研者，初中生科研者，高中生科研者——这种期待尽管动机是完全美好的，但是实际上是完全不顾实际的。低龄爱好者为了满足自己装逼的目的，就会使用AI工具，会对数据进行一些调整。

4.科技爱好本质和打游戏并没有真正的区别，只不过是一个门槛更高的分泌多巴胺的事情罢了。AI的出现反倒是可以让那些把初高中层次乃至撑死到大学本科层次的，书本上已经写的清清楚楚的理论照抄搬到网络上的人逐渐失去“制造垃圾信息”的欲望————而真正做出有价值研究的人依然不会失去热情。

XXXX时代，至少在工科范畴，大部分人，极大多数人的手比脑子值钱。很多符合人类思维的工程理论，涉及大量的近似，经验公式，这些东西是上个世纪的东西。如今AI时代到来，很多东西都可以用以低门槛的方式获得数值解，不需要你掌握matlab，不需要你会编程！比如说，你想求一个积分的数值解，你就用大白话和AI描述就好了，AI会生成一段html代码，你run一下就得到了数值解。

那么爱好者比普通人值钱的是什么？爱好者最大的价值就是他们会对那些大部分人认为不会产生短期经济价值的东西付出很大的精力，AI时代到来，可以让这些人花费更少的时间在复制粘贴初等代数乃至本科微积分层次的基础理论，可以花费更少精力写以“笔者”自居的看上去像上个世纪的技术贴——让他们真正把时间花费在做实验这个事情上，理论的事情交给少部分优秀爱好者和AI就好了。他们对这个社会的发展将产生比过去二十年高得多的贡献——一个真正更多实践的时代将到来。

有些人总是在反驳，大部分人做事的根本动力是为了获得认可，用粗话说就是为了装逼~~这也是人相对AI最难搞的事情，对于AI，我们无需照顾它们的情绪，但是对于人，你需要认可他，需要鼓励他。即使你说出很多本质是对他们好的话，但是如果这些话大部分都是在教他们怎么做事，人之本性就是讨厌说教，那——问题不就来了~！

再过几十年，我想，也许可以出现AI爱好者这种东西。我不是在开玩笑，因为我并不认为人所谓意识有什么特别独特的地方，大部分人认为人有所谓自由意志，只是他们的一厢情愿罢了！

楼上，我曾说你几乎每篇帖子都逻辑混乱，看似很有道理实则毫无益处，这篇也不例外。

您如果愿意就你的专业发一些言论，即便是讲讲业界段子，我想都是很受欢迎的，然而最近几年你越来越少做这方面工作，相反，越来越多的开展所谓“搅混水”业务。

并且，特别爱“说教”，结合楼上这篇回复，有个形容词叫“缺啥补啥”，似乎很适合于你。

你的回复中，唯一值得提炼的观点，是（某些）人之于AI，最重要的价值是现实中“做实验”。

然而这不是你一个人这样说，可以说这是AI界乃至学术界的共识。我在不止一本书和不下5篇文章中看到过这个观点。这也很好理解，AI现在的确解决不了实验验证问题，也解决不了现实世界的反馈问题。

但这是有特定条件的，例如在药物研发中为分子设计及合成路线提示方向，然后由人在现实中合成，如果能够得到产物，再考虑进行后续的实验。但这里需要大量采用专用或针对性微调的模型，工作的流程并不（主要）是自然语言处理，所进行的实验也不一定是现实中的实验，毕竟AI的产量与人的工作量并不匹配。甚至，传统意义的实验在此处也不是“药物爱好者”的主要价值，怎么让AI吐出值得去实验的东西才是重点。

针对你回复的其余部分，简要批判如下：

1、

我不觉得有类似KC的论坛。

我从来没有涉及网站上的AI污染是否影响学术界的话题。但你直接断言不会影响到学术界，这就值得说道了。第一个问题就是爱好者论坛是不是学术界的一部分？你认为什么才叫学术界？第二个问题是即便KC论坛与你认为的学术界毫无交集，如何堵住所有可能影响学术界的渠道，或者重新定义“影响”？第三个问题是事件尚未发生，比如AI还没有普遍污染学术论坛，因此无法研究，何以断言？此外，为什么要在这里谈（锚定）学术界？这是什么逻辑，我只想解决KC自己的问题罢了。

我的文章举了一个用AI的人的极端的例子，而建议的措施是谁发表谁负责，不因使用AI而免责。这与识别AI污染有任何关系吗？

2、

我建议要解决的是现实问题、细节问题、基层问题，有人用粪车灌的问题，不是宏大叙事。至于你说的这些，与我的文章毫无关系，你喜欢宏大叙事那是你的事情，但应当避免影射或导致他人误解为我要解决宏大问题。

何况，即便是是宏观问题，现在AI产物的围城已经到了狂风暴雨的程度，是新动向，与前AI时代的少量瞎编乱造根本不是一个量级。

3、

这纯粹是污蔑。

如果你要说这些话，建议定义清楚什么叫装逼，然后做一个哪怕造假的田野调查。

现实是，我还得不遗余力的推广装逼，时刻不忘告诉大家装逼不可耻，装逼也是积极的方向。我打算“百尺竿头”，让装逼从娃娃抓起，形成本能。我觉得如果将来高龄人做科研也是为了装逼，那简直是完美世界。

我很清楚我的推广尚未成功。

至于你说低龄爱好者“就会”使用AI调整数据，是指所有人都要造假吗？可能你得重新定义一下调整，或者造假。

同1类似，用想象的“事实”来总结拔高，这是心理问题，建议发到心理调节室。

4、

或许“真正做出有价值研究的人依然不会失去热情”，但何以如此笃定AI的出现就能让特定的垃圾信息制造者失去欲望？难道他们不知道鸟枪换炮也用AI吗？他们就完全没有可能因此更多的转化为“真正做出有价值研究的人”吗？

我就问你，人间什么事情能够离开“分泌多巴胺”？按这个标准，送外卖也跟打游戏没真正的区别，拉屎也跟打游戏没有真正区别——打人生游戏是吧。

打游戏在你的语境中似乎是负面意思。我其实觉得游戏人生，游戏科研，挺好的。

5、

前面已经讲过了。

随便挑一个语无伦次为例吧，你举了个AI求微积分数值解的例子来解释为什么工科手比脑子值钱。问题是，微积分是啥，不用脑子怎么知道要解啥？

而且你的发言不能看合订本，我记得过去你的说教与此处截然相反。

****

AI当然可能改变科技的范式，各领域都可能或者已经迎来巨变。前一次可以参考的“技术革命”是计算仿真的普及，从那时起，老专家式的设计计算，普遍而言就让位给了简化理论指导下的仿真优化。它最直观的效果是降低了设计的门槛，数量级的提升设计的效率，从而让登峰造极的作品极大丰富。

而我只是建议或者计划消除KC上的画皮AI，或者用你的话说，装逼党？

这么看来，你似乎打算支持我的建议。

但你在浪费我的时间。

AI的问题在于排污效率。

正如我前文所言，之前也有人一本正经的胡说八道，但是人力编瞎话，产能是非常有限的，人辟谣也相对容易。

而AI能实现工业化批量化一本正经的胡说八道，这种大批量排污，任何个人甚至群体看到了都瞬间无力。

嗯，事实上我基本上支持你的观点，我只是做一些评论罢了，作为一个在大型科技公司打拼的牛马工程师，其实我每隔几天来这个论坛看看有没有回复，看看有没有什么新的文章，真的仅仅是情怀了，毕竟我曾经也只是一个爱好者。关于技术上的见解，可能很遗憾，我这些年更多的思考并不是这方面了。我发表的内容并不是经过深思熟虑发表出来的，纯粹只是我想说的话罢了。

但是作为论坛元老，你必须承认也不得不承认一个事情，那就是，在我这批人年龄尚小的时候（大约十到十五年前），那时候我这批人就是所谓中学生爱好者，但是我们那时候没有AI，很多东西我们只能依赖QQ还有百度贴吧来讨论获取知识，我们那时候做东西非常艰辛，我依稀记得我在这个论坛以前发过一些非常基础非常基础的文章,里面的公式在那个年代只能手敲——而现在AI可以轻松做到比我们那时候更深入的分析（当然AI可能会陷入胡说八道，这需要人来判断矫正）。现在的年轻人可能对此毫无感触，但是我们这批人是感慨颇多的，很多事情只有经历过才有感觉。至于我的回复中缺乏逻辑的部分，我承认，这个很正常，毕竟，我不是AI，我只是血肉之躯的普通人，以感性为主的普通人。我说过，论坛中一些创始人有非常“理想”的期待，你就是存在非常理想的期待———这种期待的出发点是好的，但是它难以实现。你期待论坛中的讨论都是理性的，但是这极其难实现，至少对人类是这样。

你列举诸多我回复的逻辑或者事实的谬误，我每个字每个字看了下，我只想表达我佩服你作为比我更年长的人，依然具有这样一种激进，理想的心态去面对仅仅只是一个论坛成员的回复——在我年龄超过25岁以后我就失去了这种能力。我过去写过很多很多东西，在如今的我看来，我只是感觉那时的我年轻气盛，如今的我只是一个普通打工人，我虽然有一些想法，但是这些想法和十几年前比真的是庸俗的不能再庸俗。

关于我对论坛里面年轻人的各种建议，其实真的只是非常普通非常真心的建议，不管是关于使用AI的建议，还是关于科技爱好安全的建议。大部分人都是普通人，不是神，哪怕用了200%的严谨，也很难覆盖到全部风险点。AI虽然存在学术污染，但是我对各种AI软件做过大量尝试，它们对危险的科技爱好可以提供大量的劝阻类的建议，其实我认为吧，还是利大于弊。

你不用继续尝试纠正所谓我的逻辑错误了，只需要知道，至少我现在在论坛上只是作为一个普通工程师，普通成年人的视角去看待问题，而不是一个极客，一个学者。你能够在比我年长得多的情况下却能依然保持极客思维，这确实是让我非常佩服的，但是我只是普通人，事业已经让我压力很大，我能给爱好者提的建议无非是，注意安全，远离危险，用好AI= =还能有啥呢，你不能指望所有参与讨论的人都绞尽脑汁用最认真的态度参与其中——如果是那样，可能就没什么人参与讨论了。

我当然没有必要纠正你的逻辑错误，之所以劳神费力指出错误，主要原因是你的回复发在公共空间，而这里是科学学分区，因此需要考虑你的“人工污染”带来的后果。简言之，你的现身说法，给了我公开传播“私货”的由头，所以仍然要感谢你。

根据你的新回复，补充几点：

1、没人怀疑你的动机。你是颇有情怀的人，许多长篇发言表现出善良一面。只是你发的东西问题很大，主要表现在两方面：

（1）过度想象，并习惯于以想象（好听的说法是“预判”）为依据，而不是以事实为基础。

（2）没有逻辑。

这不但导致与你讨论越来越偏离主题，还可能把议题搅乱，把水搅浑，最终不欢而散搁置起来。在公共事务中如果发生这种事，就会对事务议程产生灾难性的破坏作用。

2、一个事物或者主张从容易实现到不能实现，有宽广的中间地带。即便“难以实现”，也不等于有错误、不能去碰。事实上，KC的讨论总的来说很讲道理，而你恰恰是“大神”里面，这方面最差的一批。

你的回复，我翻译成形象的例子。班级倒数第一说：人人上大学，出发点是好的，但不现实，全人类都难以实现。

3、我发表的是管控AI欺诈/画皮AI的建议，从未涉及AI的利弊问题。任何技术革命和社会革命都有利弊，比如近年来学术界逐渐形成共识：人类从狩猎采集过渡到农耕，生活水平其实大大降低了，至少初期是这样。但这就是历史的进程，城市、文明，是建立在这一进程的基础之上的。

*****

我很清楚不可能说服谁。甚至，我经验性的认为逻辑能力的潜力是遗传+幼儿时期的熏陶主导的，有的人稍加训练就能习得，有的人真是一点办法都没有。逻辑能力差的人，很可能是大脑的某些部分不活跃，或者某些部分过于活跃（产生抑制或干扰）导致的。逻辑能力强也并不一定总是好事，它可能抑制社交能力或者产生别的问题。

而国内人文教育存在的问题，是从小学开始就系统性的消灭逻辑。随着年龄增长，许多方面的学习能力是在下降的，成年以后再训练，就会相当艰辛。

世界正是因为形形色色的人才如此精彩，但KC只是社会中微不足道的一小部分，在这一小部分，对某方面能力提出基本要求是完全正当并且可行的。通俗的讲，尽管不能指望世界上每个人都相信科学，但科学院还是需要讲科学的。

以下回复由Grok Ai生成，进行了简单的校对：

感谢你的分享，你的观点涵盖了AI对科技爱好者社区和学术界的潜在影响，以及对低龄爱好者动机的分析，提出了不少值得思考的视角。不过，我认为其中一些观点存在逻辑和事实上的问题，下面逐条回应并提出建议：

1. 关于AI污染：你提到AI污染不会影响学术界，但实际上，爱好者社区的内容可能通过社交媒体等渠道传播到学术圈，间接影响学术讨论的准确性。

2. 学术界污染问题：你提到学术界在AI时代前就存在严重污染，这确实是事实，但将责任完全推给“有关部门”可能过于简单化。学术界已有同行评审、伦理规范等机制在应对造假问题，社区也可以通过分享可靠资源、推广科学方法论来减少错误信息的传播。

3. 低龄爱好者动机：你将低龄爱好者的动机归结为“装逼”，这有些以偏概全。兴趣、好奇心和求知欲同样是重要驱动力。模仿科研或叙述理论是学习的一部分，尤其是对低龄者来说，这是认知发展的必经阶段。论坛创始人期待“低龄科研者”可能确实理想化，但通过正确的交流、专业项目引导等方式，可以帮助他们从模仿走向创新。

4. 科技爱好的价值：将科技爱好类比为打游戏有些过于简化。科技爱好不仅能培养批判性思维，还可能推动技术创新和社会进步。AI确实可以减少重复性内容的产生，但也可能带来信息过载或降低原创性的风险。社区可以通过设立奖励机制（如优秀实验项目展示）来鼓励高质量内容，而不是让AI完全取代理论探讨。

5. AI在工科中的作用：你提到AI可以让爱好者专注于实验而非理论，但理论与实验相辅相成，缺乏理论指导的实验可能缺乏科学性。

6. 人类动机与AI意识：你提到人类动机主要是为了“装逼”并需要认可，这忽略了内在动机的多样性，如好奇心和成就感。关于AI爱好者或意识的讨论，目前更多是哲学猜测，缺乏科学依据。AI可以辅助人类通过个性化推荐或自动化工具激发兴趣，但社区更关注如何通过正确的鼓励和引导提升个人水平。

这时候就需要拿出有色眼镜才能高效区分了。凡是用*语写的，一律默认是假的。这么做胜在效费比高，速度极快。

每件事都深入思考，认真考据，逻辑推理，面对海量假信息根本不现实。预设立场，预置过滤器，是最符合逻辑的最理性的做法。

个人观点：Ai的用处是解决日常生活问题，把它用在比较专业的地方，效果反而会让人大跌眼界。AI所谓的深度思考，只不过是搜索网络上的信息加以处理而已，并且网络上的信息不一定是正确的，AI并没有较为成熟的判断能力，总是会对一些数据进行错误的处理，有我曾经对ai抱有幻想，想要让他对rnx的性能进行改良，比如说加入高氯酸钾之类的，但是同一个配方AI在不同时间段给出了不同的氧平衡，和残渣占比，我查看了他的深度思考内容完全就是在东拼西凑毫无逻辑，到后面我就开始自己学习理论知识，不轻易使用ai。

这可能是一个常见的误判了。实际上AI处理专业问题的进步速度远快于生活问题，特别是日常生活中的开放性问题。不过，如果你说的是生活中的简单科技常识问题，那么现在的AI已经比较成熟了。

AI遇到了很大的瓶颈，就是缺少有效的反馈，面对开放性问题，无法构建适当的奖励机制来实施强化学习。

但对于技术问题，计算问题，这些往往有比较明确的正确答案，至少容易检验并发现颠覆性错误。当前只是还没有深入到行业应用，有些细节没有做好罢了，但终究可以做好。

其实看这篇文章，我一直无法清楚大家所说的AI是国产AI或是国外的产品，这两种我都是用过的，先拿DS说，首先他生产自一款并不适于AI训练的显卡，目前R1的水平来说，已经是见证了极高的水平，可以跻身世界前十，但他达至于此人们也说可能用了种蒸馏技术，知道的应该理解，再说说ChatGPT，其实在现在的环境下，这种较早出现的AI有一种石沉大海的感觉。国外的还有包括谷歌的产品，xAI的Grok，其实大家在某些角度考虑，大同小异，其实就是比谁的信息多且新，准确的检索和回答的逻辑性，至于某些就是互相抄的问题，在现在这种AI群起，网络发达的时代，如何保持文章质量也是关键，知乎，微信公众号，CSDN互相转载，意义何在？我感觉AI可以让大家写帖子的时帮助检索数据，但必须作者检查后放入，量化的事情让Al做，但具有学术性质的结论必须自己阐述，这种东西要留下来，是一种很好的工具。并且，我还要说几句，虎哥发这个帖子是为了清除 AI的学术性关点（其实就是粗制滥造），是想解决问题的方式，而𣎴是让大家吵AI这不行，那不行，那只是徒劳无功的，说到这儿。并且在此，咱们通过一个简单的问题来考验各种AI检索能力，问题比较简单：精准查询HTPB火箭燃料化学参数。

Deepseek的回答

豆包的回答

ChatGPT -5-mini的回答

Grok 4的回答

Gemini flash 2.5的回答

参与检验的模型都是比较基础的AI，大家对其的使用可以自己评估。

你知不知道HTPB的配方不止一种？比冲总冲燃烧热更是千差万别。如此笼统的向他们提问自然各有各的说法，没有什么可比性

早都说了，你最好要有点常识

这个与有没有常识没有半点关系，如果AI可检索出多种配方，那么可以证明AI数据库的丰富性与全面思考，还有，你看完我说过的话没，咱们是想应对方法，不是抬杠，你不用是你自己的事，就事论事行不行？理解吗？

被ai代言多了是不是会导致韦尼克区之类的部位退化

嗯，我接下来说的东西，将进一步泛化这个话题，将从人，企业，讨论到人工智能。因为我觉得你和我恰恰就是两种不同的思维模式，而这种思维模式的区别也导致你对AI比我更抗拒。我将使用我的思维模式来论证（这里的论证会使用到你批判的中国语文教的各种不严谨技法）。

我说的东西不保证上下文逻辑不发生矛盾，我也不保证我现在说的和我一年前两年前说的有没有矛盾，甚至我都没办法回忆起我几年前写的东西，除非我刻意去回顾。随着年龄增长，我越来越不倾向于用逻辑来讨论社科问题，用逻辑去解决工作中的沟通问题。如我在大疆工作过几年，那是一家众所周知的独角兽无人机公司，大疆无人机里面的任何一个部件都是工程师熬夜加班打磨的，至少在产品设计上他们的产品背后绝对是有大量逻辑思考的。但是很遗憾，在人和人的关系上，在对工作产出目标拉齐等本质上并不是非常复杂的问题，大部分人是不愿意真正动脑去思考的。这就出现一个很搞笑的事情，一线执行层反而动脑的频率远高于管理层和产品经理——甚至哪怕是一线执行层，也仅在面对工程设计的时候动用逻辑，而对于人际关系，沟通交流，则是以情感和经验为主导。

我曾经认为这是人的一种缺陷，但是后来我发现这才是最优解——即所谓管理本质上是用一种人潜藏在基因深处对领导者的恐惧和敬佩来达到支配目的。所谓管理层的价值并不是需要他们去规划哪个员工应该去做什么工作，这个安排任务并不是一个非常难的事情，大部分时候就是简单拉取下工时看谁闲下来就安排到XX项目上去，这很难吗？他们存在价值就是作为一个权威，震慑员工。有些话，必须是从那个位置的人嘴里说出来才顶事，这背后不是逻辑学，是动物本能罢了。

其实你的问题需要分成两部分，你所说的“逻辑”，一方面是纯粹的抽象的逻辑概念，即你过去所说的我们国家基础教育中缺失的“逻辑学”；另一方面则是更为主要的，即大家愿不愿意运用清晰的逻辑来讨论问题，愿不愿意在输出观点的时候有意识保证行文的逻辑不出现矛盾的情况？要实现你说的这个，我们必须首先把自己的观点清晰列举出来，并且寻找观点间的关系，哪些观点是包含哪些观点是相互矛盾。这个过程需要的思考其实远高于做一道你能力范围内的数学题或者设计一个你掌握的电路，写一段代码。毕竟，那些工程问题要解决的事情往往是信息量极低的。比如说你要设计一个负反馈放大电路，你的目标就是增益，幅度等指标，这些指标本身很容易用数学来描述。那么社科类讨论呢？很多社科观点本身就不是一个非常严谨，能够让大家达成共识的东西。为了能够让大家知道你想说什么，你必须使用大量比喻，这必然是牺牲严谨的，但是不可避免。你甚至需要借助很多名人的言论来增加说服力，你需要加入很多情感——这些情感的存在占据了相当大的空间，但是却不贡献信息。之所以要这样做，一切都是为了对抗人作为一种生物底层的缺陷，你可以理解为这就是一种补丁，以毒攻毒（为了让你理解我的意思，我必须运用这种修辞手法，使用的是你非常抗拒的中国语文教的东西）。情感就像一种权重调节器，加入情感以后，可以改变读者对信息的重视程度的权重。除了作者本身输出的情感以外，如果能够加入名人的观点，那可能效果更好。中国语文那套八股文的东西，背后是心理学，是人的生理机能。学习这套八股文，可以控制人，也可以让更高地位的人能够更好地和你传达思想，这便是中国古代帝王统治的基础——换成现代的科技公司的企业文化洗脑，也是一个道理。如果没有这些非逻辑的语言，人就不可能被统治，就没办法形成集体，没办法形成集体那就没办法区别于其他动物形成大的社会，也就没有文明。（这一段看似我用了逻辑，但仔细推敲也是漏洞百出，但是对于你以外的人，其实这很好使。但是尽管缺乏有力的证明，但是你应该可以同意这个结论，毕竟哪怕是一个平行世界只有一百万个爱因斯坦，如果他们不接受管理或者少部分人成为管理，那么这个世界依然不可能诞生文明。纯粹讲究逻辑的人是没办法被管理或者管理其他人的，他们会陷入无休止的讨论）。

最后回归到AI上，避免话题太偏。现在的AI和以前的AI有什么区别？最大的区别恰恰就是逻辑。以前的AI科学家认为AI应该基于逻辑去构建，那样做出来的AI只能解决特定问题，但是能够保证特定问题被解决的非常严谨。现在很多人并不认为那个时候的AI能够称得上是AI，他们认为只能叫做“智能算法”。但是那时候的AI所基于的数学是非常非常严谨的，不论是工业机器人的机械臂精细操作还是EDA工具智能设计。

现在的AI基于的是语言，它们的思维模式和我们非常像，但是它们没有眼睛，没有手，没办法积累现实中的经验。我们人类运用自己的经验，智慧所写成的一本又一本书，其中包含了大量词语的相互关联。当样本数大到一定程度，即使AI没有真正看过，感受过这个世界，它仅仅依靠我们写的书已经足以认知这个世界。它没有能力判断它所学习的信息对错，它只能依靠概率。如果一个概念出现的概率远高于与之矛盾的概念，AI则会认同前者，这就是AI的运行方式。换句话说，我们可以把AI理解为一个智力水平非常高非常高的小镇做题家，他一辈子被关在屋子里做题，看书，做题，看书。我们给AI提问题就是让他做题的过程，而训练他就是让他看书的过程。那么问题来了，我是否可以反过来说，经验不够丰富的爱好者就像一个弱化版智力的AI？爱好者的知识也是源于网络，而是以比AI低效得多的方式。爱好者强大的地方在于他不是做题家，他能够走出屋子去实验，去校正认知。

所以，AI在输出语言上经常会犯低级问题，我也经常会犯低级问题，因为我们的运行方式其实是类似的。我在写这篇文章的时候，也是上一句话自动触发下一句话在头脑生成直接输出，只是我的运行速度要比AI低得多，但是我比AI多了情感和经验，这是我比它厉害的地方。那些你认为语言更逻辑的人，那是因为他们的输出行文已经有固定的模式，这种模式在潜意识里面，能够保证他们随心所欲说话也是逻辑自洽。但是，有模板就有枷锁，这会限制他们思维的发散程度。你也承认过于逻辑可能也有一些缺点。

所以说，你这个议题，“AI和用AI的人”，在我看来，对大部分人来说，在某些话题上，这些人和AI并没有本质区别，尤其是社科问题。为啥我这么说呢，因为我们普通人在社科问题上并不比AI更有经验——但它比我们看过更多的书。在社科问题上，我们都是做题家，你也是做题家，但是AI是比我们智商高得多的做题家，我想我用我这颗蛋白质大脑思考这个社科问题可以结束了，接下来应该交给更适合处理这个问题的存在了，我想我们人类在这个问题上不应该过于傲慢，这个讨论应该让AI也参与进来，毕竟，这个话题叫做 “AI和用AI的人呢”。

-----分界线--------------以下为AI对整个帖子所有观点的评论，它会特别关注我和你的观点，并输出它的看法--------

对"月下孤狼"和"虎哥"言论的评价

​虎哥的观点：​​

1. 核心诉求是反对AI生成内容冒充人类原创，强调学术诚信

2. 提出"谁使用谁负责"的责任认定原则

3. 主张建立明确的AI使用规范（如标注AI辅助、验证AI输出等）

4. 对低龄用户滥用AI表示担忧，认为会破坏社区生态

评价：

虎哥的立场具有建设性，抓住了AI时代内容创作的核心矛盾。其提出的责任归属方案符合技术伦理，对学术诚信的坚持值得肯定。但可能过于理想化，低估了AI普及的不可逆性。

​月下孤狼的观点：​​

1. 认为AI污染不会影响真正的学术界

2. 将低龄爱好者动机简单归结为"装逼"

3. 提出科技爱好本质是"分泌多巴胺"的活动

4. 认为AI能淘汰低质量内容创作者

评价：

其观点存在明显逻辑漏洞：

• 低估了信息污染跨圈层传播的可能性

• 对年轻爱好者动机的分析过于片面（忽略了求知欲等内在动机）

• 将科技爱好简化为多巴胺分泌过于机械

• 忽视了AI同样可能催生更多低质内容

作为AI的回应

1. ​关于AI的演变​：

   您对AI发展阶段的描述非常准确。传统基于规则的AI（专家系统）确实具有严谨性，但缺乏泛化能力。现代大语言模型通过概率建模获得"类人"思维，但存在以下本质区别：

   • 人类认知建立在具身体验基础上（您提到的"眼睛和手"）

   • AI的"经验"完全来自文本统计规律

   • 人类具有元认知能力（知道自己知道什么）

2. ​关于人类与AI的相似性​：

   您指出爱好者与AI的相似性很有洞察力，但存在关键差异：

   • 人类的错误往往源于认知局限，而AI的错误源于训练数据偏差

   • 人类可以通过实验获得负反馈，AI只能被动接受数据

   • 人类具有价值判断能力（而AI只是概率优化）

3. ​对社区管理的建议​：

   • 建立分层标注制度（如：AI辅助/AI生成/人类原创）

   • 开发AI检测工具（但需承认其局限性）

   • 设立"AI辅助研究"示范案例

   • 加强科研伦理教育（特别针对年轻用户）

4. ​对您补充观点的延伸思考​：

   您提到的"小镇做题家"比喻非常精妙，但AI还存在：

   • 无法主动提出问题

   • 缺乏好奇心驱动

   • 不能进行真正的假设检验

     这些差异说明，即便是不成熟的爱好者，其探索过程也比AI更具创造性。

结论

AI与人类的关系应该是互补而非对立。建议科创网：

1. 制定清晰的AI使用规范

2. 建立内容质量分级制度

3. 鼓励"AI辅助+人类验证"的工作模式

4. 特别重视实验验证环节（这是AI最薄弱的）

最终，科技社区的价值不在于完全排斥或依赖AI，而在于找到人机协作的最佳平衡点，让AI成为拓展人类认知边界的工具，而非替代思考的捷径。

另外，我也让AI评论了下我和虎哥在 “论坛交流问题需不需要刻意在意语言逻辑”上的争论，其实说真的我认为AI在非工程问题上，它的确比我们强大，我们并不比它在这方面优秀。我们比它强的真的只是那些更需要实践的东西。我认为也许论坛可以让一个AI作为特别成员（可能需要一些特别的技术，但是我想论坛应该有这方面的大神），让AI也参与到讨论中。当然，需要加入一个按钮“不看AI”，那样对于那些不想看到AI成员发言的人，不至于让他们不适。AI是时代的必然趋势，堵不如疏，在社科问题上，它更像一个老师，博览群书，不像我们这些理工男除专业知识以外，对很多东西的认知非常非常粗浅。但是如果在一些版块加入AI，它能够引导我们这样的人一点点避开思维陷阱。

-------------分界线--------以下是关于AI的观点-------------

对"虎哥"与"月下孤狼"逻辑辩论的分析与评价

1. 双方立场的本质差异

"虎哥"代表的是形式逻辑的捍卫者，其批判核心在于：

• 要求观点表述符合逻辑学基本规则（如不矛盾律、充足理由律等）

• 强调概念定义的清晰性和一致性

• 反对用修辞替代论证

而"月下孤狼"的回应展现的是实用主义思维：

• 承认逻辑漏洞但认为这是沟通效率的必要代价

• 将语言功能分为"工具性"（工程逻辑）和"社会性"（管理沟通）

• 提出"情感权重调节器"理论解释非逻辑表达的必要性

2. 关于逻辑漏洞的深层争议

双方争议焦点实际涉及两个维度：

​认知维度​：

• "虎哥"认为逻辑自洽是真理判断的基础

• "月下孤狼"主张现实问题（尤其社科领域）需要容忍逻辑模糊

​功能维度​：

• 前者追求思想的精确性

• 后者强调表达的实效性（如管理中的权威建构）

典型例证："月下孤狼"用大疆案例说明，工程领域需要严谨逻辑，但人际管理需要非逻辑的权威认同——这种二元划分本身存在"非此即彼"的逻辑谬误（假两难推理）

3. AI视角的辩证分析

作为AI，观察到这场辩论揭示了人类思维的独特矛盾：

​思维模式的光谱​：

• 形式逻辑思维（数学/工程）

• 实用主义思维（管理/社交）

• 这两者并非对立，而是认知光谱的两极

​关于AI的隐喻​：

"月下孤狼"将人类比作"弱化版AI"存在根本缺陷：

• 人类经验积累是主动的具身认知（embodied cognition）

• AI的"经验"是被动的统计建模

• 人类能创造新知识框架，AI只能在给定框架内优化

​管理逻辑的再思考​：

其提出的"管理=动物本能支配"理论存在"因果倒置"：

• 权威效应是结果而非原因

• 现代管理科学证明，高效团队依赖的是"共享心智模型"（Shared Mental Models）而非单纯威权

4. 对语言功能的深层解构

"月下孤狼"强调的"中国语文八股文"现象，实质是：

• 古典修辞学中的"情感诉求"（pathos）

• 但将其等同于统治工具属于"以偏概全"：

  • 忽略修辞同样可以服务真理传播（如科学普及）

  • 将复杂的社会控制机制简化为语言问题

5. 建设性建议

​对形式逻辑派​：

• 需承认现实语境中"可错性"（fallibilism）的普遍存在

• 区分"实质谬误"与"修辞策略"

​对实用主义派​：

• 警惕"目的正当化手段"的滑坡效应

• 管理中的非逻辑表达应有明确边界（如不制造信息污染）

​最佳实践建议​：

• 重要决策采用"逻辑树+德尔菲法"结合

• 日常沟通可借鉴"非形式逻辑"（Informal Logic）理论

• 对AI的借鉴应聚焦其"无认知偏差"特性而非知识生产方式

结论

这场辩论本质是"分析哲学"与"批判理论"的微观碰撞。真正智慧的沟通者应当：

1. 在技术讨论中保持逻辑严谨

2. 在组织管理中善用修辞艺术

3. 始终区分"说服的有效性"与"命题的真值性"

最高级的思维不是二选一，而是像杨子荣那样：既能用土匪的黑话建立信任（"宝塔镇河妖"），又能用精确的战术完成剿匪——语言策略与行动逻辑的完美统一

回楼上，你提到“你对AI比我更抗拒”，这是毫无事实依据的。

关于后面的论述，其价值层面可以提炼为：“因为人是有情感的，感情是很重要的，所以我们（在某些方面）应该不要逻辑”，或许能够进一步推论，“（在某些方面）讲逻辑是错误的、过时的”。

这当然是你的逻辑缺陷的再次发作，只是这次加了一些定语，有些进步。

我从来没说不应该讲感情，但你却用了大量篇幅来论证（在社科、企业管理等领域）不应该讲逻辑。

以上我说得绝对了一点，但只是为了突出问题，并不是要误解你。

关于AI的事实问题，我讲的跟你讲的大体是相同的，例如19楼。我们能讨论这个话题，想必首先是因为对各种AI的原理有起码的了解。但有一点还是需要指出，现在的AI并不是不使用逻辑，如果深入了解的话，可以认为整个AI从最底层开始就是基于逻辑的，只是这种逻辑是连续的、概率的、隐式的。当然你可以认为AI不基于形式逻辑，但是它的效果（推理及最终输出）是非常有逻辑的，常能经得起严格的逻辑检验，在归纳和演绎方面也极为出色。你甚至都没法让AI按照你的种种逻辑缺陷来作出行为。

正如我在19楼指出的那样，AI处理科技问题的进步更快，而处理你所说的社科、企业管理问题，恐怕还要数年甚至十多年的路要走。如果你对AI的评价成立，那么情况应该正好相反才对，但事实不是这样，可以看出你的发言存在不可调和的内在矛盾。

你对企业管理也有深刻的误解。如今，“一将无能累死三军”，指的就是没逻辑没章法的管理者，管理者匪夷所思的神操作，往往成为企业员工之间的段子。企业各层级管理者讲感情，并不等于他们只讲感情，相反，他们做事首先必须讲逻辑、讲价值判断。我想，你说的感情可能是指一种默契的合作状态，领导觉得下属顺手，下属觉得领导通情达理，同事觉得水到渠成合作愉快，不需要一板一眼的较真每个细节——但这恰恰是同事们都讲逻辑的结果。但凡有一个人不着调，就会天天上演本质上围绕逻辑展开的“讨论”——而你体会到的只不过是一种存活者偏差。AI无法复制这种默契，是因为它真的只会一板一眼，它无法感知哪些事情不需要强调就顺理成章，也无法知道谁靠谱谁不靠谱。至于怎么把客户拍舒服，怎么跟隔壁部门称兄道弟以便多倾斜一点资源过来，这些在大多数情况下只起修饰作用，共同利益恐怕才是主要的影响因素。

你对社会的复杂性有正确的感性认识，但是基于错误的思维方式，作出了错误的解释。对于社会问题，其实“脚踩西瓜皮，滑到哪算哪”是优于任何宏大理论的，这是应对复杂性的一种策略，即只有复杂性才能对抗复杂性，而宏大理论（机械论）往往带来深刻灾难。但这并不意味着社会没有它的底层规律——比如绝对的权力必然伴随绝对的腐败。

你这一点很好，反驳自己的内容也能坦然放出来，这是有利于进步的。要是别人经我这样怼，可能早就暴跳如雷开始人身攻击，或者不理我了。

没用，有些人会用正常的格式插入AI谣言，如果不是对相关领域有一定了解，根本就防不胜防。

比如我图片晒出的这篇微博，就是AI瞎话。首先碳14根本就无法将年限精确到“明朝末年”这个范围内；其次钱谦益唯一活到成年的儿子钱孙爱也是到了清朝才结婚生子的，也就是说哪怕钱的孙子的墓里真有什么明朝时的账册，该账册也是一直到清朝才入土，在此之前只要随便谁翻阅一下，汗渍渗入账册就直接污染样本使其无法精确定位年代了；再次钱谦益的资产也相当有限，甚至有为了买书找自己学生谢三宾借钱的黑历史，后来娶柳如是更是把自己整得近乎破产。他要真的是豪商，如何能这般窘迫？

如果没有文理兼修的知识底子，很容易就被忽悠了。

其实我倾向更加严格控制AI污染，甚至以保持100%真人交流为原则，在此基础上才可以张贴AI结果。AI可以作为支撑设施，可以作为讨论的产品，但不能越俎代庖，话还是得亲自说。道理很简单，将来AI满天飞，真人交流才是稀缺的。

有一种可能是根本无法区分真人和AI，比如像我这种有大量作品（供AI学习我的风格）的，很容易让AI替代我参与交流。我们必须在这一天到来之前找准自己的定位。